Využití umělé inteligence při analýze spánku v domácím prostředí
Společnost Beacon Biosignals představí na nadcházejícím výročním zasedání American Society of Clinical Psychopharmacology nové poznatky týkající se využití algoritmů strojového učení při analýze elektroencefalografických záznamů (EEG) pořízených v domácím prostředí. Výzkum se zaměřuje na schopnost automatizovaných systémů identifikovat tzv. arousaly, tedy krátká přerušení spánku, u pacientů trpících depresivní poruchou, a to i v případech, kdy tito pacienti užívají antidepresiva.
Současná metodika a limity spánkové diagnostiky
Standardem pro klinické měření spánku zůstává polysomnografie, při níž jsou pacienti sledováni v laboratorním prostředí pomocí senzorů snímajících mozkovou aktivitu, srdeční tep a dech. Tato metoda je však omezena tím, že pobyt v laboratorním prostředí může ovlivnit přirozený spánkový projev subjektu. Dalším faktorem je časová náročnost, neboť vyhodnocování EEG záznamů vyžaduje manuální práci kvalifikovaných odborníků.
Přechod k domácímu monitorování
Cílem společnosti Beacon Biosignals je prostřednictvím nositelného EEG zařízení Waveband, dříve známého jako Dreem 3S, umožnit sběr klinicky validních dat v přirozeném prostředí pacienta. Zařízení již disponuje povolením FDA 510(k) a v odborném časopise SLEEP byla publikována studie, která porovnávala přesnost analýzy spánkových fází tímto přístrojem s výsledky standardní polysomnografie. Výsledky naznačily, že nositelná technologie dosahuje přesnosti srovnatelné s expertním hodnocením.
Význam pro klinický výzkum a dlouhověkost
Aktuální výzkum se soustředí na automatizaci detekce krátkých narušení spánku, která mohou být u pacientů s depresí a vlivem medikace obtížně interpretovatelná. Schopnost algoritmů strojového učení identifikovat tyto jemné vzorce bez zásahu člověka představuje snahu o zefektivnění výzkumu v oblasti neurověd.
Kontinuální sběr dat v řádu týdnů či měsíců je považován za nezbytný pro hlubší porozumění projevům stárnutí mozku a souvisejícím patologiím, jako jsou neurodegenerativní onemocnění či kognitivní úpadek. Přesun diagnostiky ze specializovaných pracovišť do domácího prostředí umožňuje shromažďovat data, která byla dříve obtížně dostupná, což otevírá nové možnosti pro sledování dlouhodobého zdraví mozku mimo izolované klinické kontroly.